Рекуррентные нейронные сети применяются в следующих областях:

1. 
   Языковое моделирование и генерирование текста. Исследуется последовательность слов. На основе ее исследования нейросеть способна «предугадать» вероятность каждого последующего слова. Таким способом формируются тексты. Для того чтобы нейронная сеть сгенерировала какой-то текст, ей на вход нужно предоставить шаблон текста для генерирования.
   
2. 
   Машинный перевод. Эта сфера немного похожа на предыдущую, потому что в качестве входных данных используется последовательный текст. Вводится последовательный текст исходного языка, например, текст на русском. Потом вводится последовательный текст языка, на который нужно переводить, например, текст на английском. Нейронная сеть изучает оба текста и сопоставляет последовательность перевода слов.
   
3. 
   Распознавание человеческой речи. Для такого действия в качестве входных данных для обучения нейросети применяют последовательность акустических сигналов в виде аудиозаписей. Анализируя аудиозаписи, нейросеть будет способна предугадывать вероятную последовательность человеческой речи.
   
4. 
   Генерация изображений. В «чистом» виде рекуррентные нейронные сети не в состоянии генерировать изображения, но в тандеме со сверточными нейронными сетями делают это достаточно легко.
   

---

Смотрите также файлы

• 1. Горное производство как источник образования отходов переработка отходы ископаемое.rtf

• Физика пнінен for learning физика курсыны мазмны.pptx

• Тезисы лекции Периоды детства их характеристика и значимость. Группы риска у детей. Факторы риска.pdf

• Осуществление антивирусной защиты локальной вычислительной сети, серверов и рабочих станций.doc

• Атом ядросыны физикасы блімі бойынша жиынты баалау.docx